Google Vertex AI
目次
Google Vertex AIとは
強み
注意点
カテゴリ別市場マーケットシェア
プラン
代替サービス
サービス基本情報
運営サービス一覧
Google Vertex AIとは
Google Vertex AIは、Google社が提供するAIモデル開発プラットフォームで、AutoMLとMLOpsの機能を統合したサービスです。Google Cloud上でデータ処理からモデル開発、デプロイメントまでの一連の作業を実行でき、AutoML機能を活用することでプログラミングの知識がなくても高度な機械学習モデルを構築することが可能とされています。カスタムモデルのトレーニングや推論にも対応しており、BigQueryをはじめとするGoogleの他サービスとの連携により、大規模なデータセットの処理にも対応しています。開発者向けにはNotebook環境やAPIが提供されており、経験豊富なユーザーは詳細なパラメータチューニングやカスタム開発を行うことができます。モデルパイプラインやモニタリング機能によってMLOpsを支援し、モデルの継続的改善と運用管理を効率化します。スタートアップから大企業まで、様々な規模の組織でGoogleのAI技術を活用できるプラットフォームとして位置づけられています。
強み
最先端モデルと機能が充実
Google Vertex AIは2021年に提供開始された新しいプラットフォームとして、最新の機能を豊富に備えています。多様なファウンデーションモデルの提供やエンタープライズ向け拡張機能の充実により、他社と比較しても機能の幅広さとリッチさが特徴です。高度なカスタマイズ性も実装されており、最先端のAI技術を活用したい上級ユーザーの要求にも対応できる設計となっています。
高精度なAutoML機能
Google Vertex AIは、少ない労力で高精度なモデルを構築できる自動機械学習機能に定評があります。特に大規模データの分析において優れた成果を出しやすく、データ量が多いプロジェクトで威力を発揮する傾向があります。機械学習の専門知識が限られたチームでも、Googleの先進的なアルゴリズムを活用することで、精度の高い予測モデルを構築できる点が特長となっています。
使いやすい統合UI
Google Vertex AIは、データ準備からモデル学習、デプロイまでの一連のプロセスを一つのインターフェースで操作できるため、作業の分散を避けることができます。シンプルなUI上で各種サービスが統合されており、複雑な設定についてもガイドに沿って進めることで、比較的緩やかな学習曲線での習得が期待できます。AutoMLとカスタムモデル開発の両方を同一プラットフォーム上で実行可能なため、用途に応じた使い分けも行いやすい設計となっています。
注意点
Google Cloud Storage必須
Google Vertex AIを利用する際は、データやプログラムをGoogle Cloud Storage（GCS）に保存することが求められます。他のストレージサービスとの連携は容易ではないため、結果的にGoogle Cloud環境への依存度が高くなる傾向があります。既存のデータ管理基盤が別のクラウドサービスやオンプレミス環境にある場合、データ移行やシステム構成の見直しが必要になる可能性があります。導入を検討する際は、現在のIT環境との整合性や長期的な運用方針を十分に考慮することが重要です。
トレーニングはクォータ制限
Google Vertex AIでは学習ジョブの実行時にGoogle Cloudのクォータ制限が適用されるため、利用可能なリソース量に上限があります。特に初回利用時や大規模なクラスタ構成を選択した際には、割り当て量を超過してジョブが実行できない可能性があります。事前にプロジェクトのクォータ状況を確認し、必要に応じて適切な規模でのリソース設定を行うか、クォータ増加申請を検討することが重要です。
商用利用は有料
Google Vertex AIは使用量に応じた課金制の有料サービスであり、無料プランは提供されていません。商用環境での利用においては、事前にGoogle Cloudとの支払い契約を締結する必要があります。利用規模や頻度に比例してコストが発生するため、継続的な運用を行う場合は料金が累積していく点を考慮した予算計画が重要となります。
カテゴリ別マーケットシェア
2025年8月 FitGap調査
Google Vertex AIのAIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）マーケットシェア
シェア
事業規模
運営会社基本情報
会社 : Google
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